Lead-Specific Performance for Atrial Fibrillation Detection in Convolutional Neural Network Models Using Sinus Rhythm Electrocardiography
Rattachement africain : jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We assessed the performance of a CNN model for detecting AF using eight-lead, single-lead, and double-lead SR-ECGs. The model's performance with a double-lead (I, V1) ECG was comparable to that of the 8-lead ECG, suggesting its potential as an alternative for AF screening using SR-ECG.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Lead-Specific Performance for Atrial Fibrillation Detection in Convolutional Neural Network Models Using Sinus Rhythm Electrocardiography
- Date Crossref
- 08/03/2024
- Éditeur
- Japanese Circulation Society
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Cardiovascular Institute Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Nihon Kohden (Japan) pays non établi dans la noticeEntreprise
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The Cardiovascular Institute Department of Cardiovascular Medicine pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Nihon Kohden Corporation pays non établi dans la noticeInstitution
Cardiovascular Institute Hospital, Nihon Kohden (Japan) et Department of Cardiovascular Medicine — The Cardiovascular Institute, avec 1 autre affiliation.
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